tensorRT实现神经网络推理加速

最新推荐文章于 2025-04-28 20:17:20 发布
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分类专栏： tensorRT 人工智能 神经网络推理加速 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/think_three/article/details/106075319
本教程视频系列深入讲解如何使用TensorRT API实现神经网络推理加速，涵盖int8精度校准表生成、plugin层编写及常用算法层实现，手把手教你构建高效的TensorRT工程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我自己写了一个关于使用tensorRT实现神经网络推理加速的系列教程视频，感兴趣的可以去关注一下

https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/28972

在视频中我会带大家使用tensorRT的API接口一行行实现整个工程，包括int8精度校准表生成/plugin层的写法/常用的算法层写法等等。像构建神经网络一样构建我们的tensorRT工程

TensorRT 实现深度网络模型推理加速
01-14
通过本文档将会了解到深度学习的应用场景，常规的部署方法及带来的挑战，基于这些挑战 NVIDIA 给出的高效解决方案 TensorRT 的介绍，性能及案例分享。
TensorRT推理加速
05-07
TensorRT Python API的使用，8bits量化，语义分割方面的应用。
TensorRT详解
最新发布
qq_47898999的博客
04-28 1812
TensorRT推理部署
视频教程-tensorRT实现神经网络推理加速-深度学习
weixin_34826245的博客
05-28 515
tensorRT实现神经网络推理加速 5年以上IT行业从业经验，虽然没有在知...
学习笔记(03):tensorRT实现神经网络推理加速-tensorRT常用算法层实现
爱CV
06-01 608
使用tensorRT的API接口一行行代码实现整个工程，包括int8精度和自定义层及各种常用算法的tensorRT的写法。
基于TensorRT的神经网络推理与加速
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爱破破爱科研
08-15 1万+
一. 引言 NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用于图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款可编程推理加速器，能加速现有和未来的网络架构。TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而创建的库，可获取经过训练的神经网络(通常使用32位或16位数据)，并针对...
通过TensorRT、cuda和opencv实现神经网络模型推理加速
dcjklkmm的博客
01-21 1024
在c++下通过tensorRT、opencv、cuda实现对resnet推理加速
YOLOv8结合TensorRT实现深度学习推理加速指南
YOLO是一种非常流行的实时目标检测系统，它将目标检测任务看作是一个回归问题，通过单个神经网络直接从图像像素到边界框坐标和类别的预测。YOLOv8是该系列算法的最新版本，它延续了前代版本的实时性与准确性，但同时...
使用TensorRT进行加速推理（示例＋代码）
weixin_47151388的博客
07-04 5330
TensorRT 是 NVIDIA 开发的一款高性能深度学习推理引擎，旨在优化神经网络模型并加速其在 NVIDIA GPU 上的推理性能。它支持多种深度学习框架，并提供一系列优化技术，以实现更高的吞吐量和更低的延迟。TensorRT（NVIDIA Tensor Runtime）是由 NVIDIA 开发的一款高性能深度学习推理库，用于在 NVIDIA GPU 上进行高效的深度学习推理。它可以优化深度学习模型并将其部署在生产环境中，以实现低延迟和高吞吐量的推理任务。1.1TensorRT 的主要特点模型优化。
第八周【任务1】神经网络推理加速(笔记)
weixin_39236489的博客
02-03 575
推理加速主要针对串行加速 1. SVD分解 Am×n=Vm×mT(λ112λ212⋱)Un×n A_{m \times n}=V_{m \times m}^{T}\left(\begin{array}{cccc} \lambda_{1}^{\frac{1}{2}} & & \\ & & \lambda_{2}^{\frac{1}{2}} & \\ & & & \ddots & \\ & & & \end{arra
Python-利用TensorRT加速的TensorFlow模型
08-11
TensorFlow models accelerated with NVIDIA TensorRT
TensorRT python多进程推理踩坑（csdn）————程序.pdf
12-04
TensorRT python多进程推理踩坑（csdn）————程序
神经网络推理加速—— GPU为什么这么牛
AI与算法都要通俗易懂
04-15 1246
游戏，挖矿，深度学习，这三个领域足以让英伟达的GPU傲视群雄！安迪比尔定律，软件会吃掉硬件的性能，反过来会迫使硬件更新迭代！GPU也是如此。GPU独有的多核硬件架构以及专用硬件单元和多层级存储，是GPU傲视群雄的王牌。好啦，本篇文章就说到这，敬请关注本专栏其他文章。本文原创，请勿转载，转载请联系作者欢迎关注@董董灿是个攻城狮及同名公众号。
C++中用TensorRT与多线程进行模型推理
heyiqiunet的博客
10-05 1821
用C++与TensorRT及多线程对模型进行高效推理
C/C++ TensorRT引擎多线程推理多个rtsp流并显示或保存
highoooo的博客
11-24 5137
文章目录主要思路一、超参数和常量二、简易的WrapData类三、opencv获取rtsp流四、.engine 推理部分五、主函数流程 主要思路 每个thread负责一个rtsp流，主线程里定义WrapData类型的消息队列（目的是包含frame和对应的rtsp信息），传到每个线程里面去通过opencv获取frame，将frame和rtsp信息包装到WrapData后push到队列中，主函数中捕捉到队列长度大于1则进行.front()推理并在推理结束后.pop() 一、超参数和常量 #define NMS_
【TensorRT】C++多线程异步推理/部署常用代码
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
10-29 4313
（因为消费者不止一个，可能有多个网络进行推理，要把推理结果送还到图片接收处）。这样多个推理就可以做成异步模式。实际上是调用逻辑与推理逻辑分离，简化了接口，优化了性能。当出现生产者生产太快，而消费太慢时：会让图片发生堆积，一张图片可能有2MB，如果长期运行，就会发现，程序可能在某一刻发生崩溃（内存消耗殆尽）
python多线程中使用TensorRT（解决报错：invalid device context - no currently active context? ）
qq_43673118的博客
02-21 1237
报错显示在工作线程中没有建立上下文context，原因是。（3）在进行推理前加上。
tensorRT推理yolov5.trt模型崩溃
cumtchw
10-21 1385
tensorRT推理yolov5.trt模型崩溃
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